实训python的心得。所以刚开头干活时 不要总kan干活优良不优良，而是要脚踏实地去认真实学干活经验和手艺技Neng，这才是我们干活的目的。

一、 Python基础入门

先说说我们要学会怎么安装Python，用pip来安装我们需要的库。比如 安装Tornado：

pip install tornado

然后我们Neng编写一个轻巧松的应用：

import tornado.ioloop
import tornado.web
class MainHandler:
    def get:
        self.write
class APIHandler:
    def get:
        self.write
def make_app:
    return tornado.web.Application()
if __name__ == '__main__':
    app = make_app
    app.listen
    tornado.ioloop.IOLoop.current.start

二、Python机器学

Python机器学是指利用Python开发的机器学应用程序，Neng进行数据琢磨、预测等操作。下面是Python机器学的用示例：

总的 Python实训是一个深厚入搞懂语言特性和提升编程技Neng的过程，一边在实训教学中，合理控制本钱也是必不可少许的考虑因素。无论是作为脚本语言飞迅速解决问题， 还是构建巨大型应用，Pythondou展现出了其卓越的适用性。

三、 Python常用框架

Python常用框架是指在Python Web开发中三天两头会用的框架，这些个框架Neng方便地实现网站的搭建和开发。下面是Python常用框架的用示例：

Python是一种高大级语言， 其语法轻巧松明了容易于学和用。通过Python基础语法的学，Neng轻巧松上手编写Python程序。下面是Python的基本语法示例：

pip install tensorflow
import tensorflow as tf
model = tf.keras.Sequential()
model.compile,
              loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy,
              metrics=)
model.fit)
loss, accuracy = model.evaluate
print

scikit-learn是Python中常用的机器学库之一，给了各种机器学算法和数据集。下面是scikit-learn的用示例：

pip install scikit-learn
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris
X, y = iris.data, iris.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LogisticRegression
clf.fit
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = clf.predict
accuracy = accuracy_score
print

五、 Python数据可视化

Matplotlib是Python中常用的数据可视化库，Neng绘制各种图表，如折线图、散点图、直方图等。下面是Matplotlib的用示例：

import matplotlib.pyplot as plt
x = 
y = 
plt.plot
plt.show

六、 Python数据琢磨

Pandas是Python中常用的数据琢磨库，给了Series和DataFrame等数据类型，以及各种数据处理和琢磨功Neng。下面是Pandas的用示例：

import pandas as pd
data = pd.read_csv
print)
mean = data.mean
std = data.std
print

通过这次Python实训，我们学了Python的基础语法、常用库、框架以及数据可视化等技Neng。这些个技Neng不仅Neng帮我们geng优良地搞懂和应用Python，还Neng提升我们的编程Neng力和问题解决Neng力。